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(2004)
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Partitionnement de tracés manuscrits en ligne par modèles markoviens
Henri Binsztok, Thierry Artières, Patrick Gallinari
(21/06/2004)

Nous présentons une approche pour le partitionnement non supervisé de séquences. Cette méthode est inspirée de méthodes d'apprentissage de la topologie de modèles markoviens et repose sur la définition d'une distance entre modèles de Markov. Ce type de technique peut être utilisé pour apprendre, à partir des données, des modèles de caractères markoviens ou bien pour identifier des allographes ou des styles d'écriture en ligne. We present an unsupervised approach to cluster sequences. This method is inspired by topology learning methods for hidden Markov models, and is built upon the definition of a distance between Markov models. This type of technique may be used to learn Markovian character models from data or to identify allographs or handwriting styles.
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication/Ingénierie des systèmes d'information
Semaine du Document Numérique (SDN 2004). Conférence Internationale Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED 04). Modèles de Markov cachés (MMC) – Allographes – Ecriture en ligne – Partitionnement de séquences
Hidden Markov Models (HMM) – Allographs – Online handwriting – Sequence clustering

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